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  • 内部已经实现equals和hashcode方法,遵循hashmap内部规范计算准确性,有效减少hash碰撞的几率, 2.如果使用object作为key,需要重写equals和hashcode方法,equals保证key在hash表中唯一,hashcode计算存储位置; 3.不直接...

    1.封装类作为KEY,都是final类型保证hash值不可更改;
    内部已经实现equals和hashcode方法,遵循hashmap内部规范计算准确性,有效减少hash碰撞的几率,
    2.如果使用object作为key,需要重写equals和hashcode方法,equals保证key在hash表中唯一,hashcode计算存储位置;
    3.不直接使用hashcode方法计算得到的哈希值作为table下标,是因为hashcode得到的int类型数据范围比较大,hashmap的数组数据范围小得多小,存储数据的范围有限,直接计算出来的哈希值很可能不能落到hashmap的存储范围内,导致数据无法计算出存储位置;
    解决方式:
    a.hashmap实现了自己的hash方法,通过两次扰动和高低位异或运算降低哈希碰撞的概率,使得数据分布均匀.
    b.保证数组长度为2的幂次方的时候,hash()&(length-1)与取余%length等价-->
    并且hash()&(length-1)运算效率高,
    解决了hash范围和数据大小范围不一致的问题
    4.两次扰动的原因
    作用:加大哈希值低位的随机性,使得数据分布更加均匀,从而提高对应数组下标未知的随机性和均匀性,减少hash冲突,两次就能够达到高位低位的同时参与计算的目的

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  • } } 测试类,我们用字符串a 和Integer 类型的97 计算出hashcode都为97 模拟发生hash碰撞 public class test { public static void main(String[] args) { JxdMap jxdMap = new JxdHashCodeMap(); Integer integer ...
    首先定义一个接口,代码如下
    public interface JxdMap<K, V> {
        int size();
    
        V put(K key, V value);
    
        V get(K key);
    
        /**
         * 存放键值对
         */
        interface Entry<K, V> {
            K getKey();
    
            V getValue();
    
            V setvalue(V value);
        }
    }

     

     

    实现类,里边有注释,可以把代码复制进去

    package com.jxd.map;
    
    import java.util.LinkedList;
    
    public class JxdHashCodeMap<K, V> implements JxdMap<K, V> {
    
        /**
         * 底层的链表为了方便我们假设就只能存100条数据
         */
        private LinkedList<Node<K, V>>[] objects = new LinkedList[100];
    
        @Override
        public int size() {
            return 0;
        }
    
        @Override
        public V put(K key, V value) {
            int hashcode = hash(key);
            LinkedList<Node<K, V>> linkedList = objects[hashcode];
            Node<K, V> node = new Node<>(key, value);
            if (null == linkedList) {//表示这个位置是空可以直接存放数据
                linkedList = new LinkedList();
                linkedList.add(node);
                objects[hashcode] = linkedList;
            } else {//表示这个位置已经占有发生Hash碰撞
                for (Node<K, V> obj : linkedList) {//把这个链表取出来遍历
                    K nodekey = obj.getKey();
                    if (nodekey.equals(key)) {//如果key值
                        obj.setvalue(value);//则把value覆盖
                        return value;
                    }
                }
                linkedList.add(node);//发生hash碰撞但是,值不一样直接在这个链表后边追加
            }
            return value;
        }
    
        @Override
        public V get(K key) {
            int hashcode = hash(key);
            LinkedList<Node<K, V>> linkedList = objects[hashcode];//先计算hash值取出来来
            for (Node<K, V> obj : linkedList) {//遍历这个链表 对比一下key值是否相等
                if (obj.getKey().equals(key)) {//如果相等则返回对应的value
                    return obj.getValue();
                }
            }
            return null;
        }
    
        /**
         * 用于存放数据
         * @param <K>
         * @param <V>
         */
        class Node<K, V> implements Entry<K, V> {
            private V v;
            private K k;
    
            public Node(K k, V v) {
                this.v = v;
                this.k = k;
            }
    
            @Override
            public K getKey() {
                return k;
            }
    
            @Override
            public V getValue() {
                return v;
            }
    
            @Override
            public V setvalue(V value) {
                this.v = value;
                return value;
            }
        }
    
    
        /**
         * 计算hashcode值
         * @param key
         * @return
         */
        private int hash(K key) {
            int hashcode = key.hashCode() % objects.length;
            return hashcode;
        }
    }

     

    测试类,我们用字符串a  和Integer 类型的97 计算出hashcode都为97 模拟发生hash碰撞

    public class test {
        public static void main(String[] args) {
            JxdMap<Object,String> jxdMap = new JxdHashCodeMap<>();
            Integer integer  = new Integer(97);
            jxdMap.put("a","jiaxiaodong");
            jxdMap.put("b","wuzhihong");
            jxdMap.put("c","lixiaolai");
            jxdMap.put(integer,"wanweigang");
            System.out.println(jxdMap.get(integer));
        }
    }
    
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  • 说明:参考网上的两篇文章做了简单的总结,以备后查(http://blogread.cn/it/article/7191?f=wb  ,...1.HashMap位置决定与存储  通过前面的源码分析可知,HashM

    说明:参考网上的两篇文章做了简单的总结,以备后查(http://blogread.cn/it/article/7191?f=wb  ,http://it.deepinmind.com/%E6%80%A7%E8%83%BD/2014/04/24/hashmap-performance-in-java-8.html) 

    1.HashMap位置决定与存储

       通过前面的源码分析可知,HashMap 采用一种所谓的“Hash 算法”来决定每个元素的存储位置。当程序执行put(String,Obect)方法 时,系统将调用String的 hashCode() 方法得到其 hashCode 值——每个 Java 对象都有 hashCode() 方法,都可通过该方法获得它的 hashCode 值。得到这个对象的 hashCode 值之后,系统会根据该 hashCode 值来决定该元素的存储位置。源码如下:

        public V put(K key, V value) {
            if (key == null)
                return putForNullKey(value);
            int hash = hash(key.hashCode());
            int i = indexFor(hash, table.length);
            for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
                Object k;
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                    V oldValue = e.value;
                    e.value = value;
                    e.recordAccess(this);
                    return oldValue;
                }
            }
    
            modCount++;
            addEntry(hash, key, value, i);
            return null;
        }   
     static int hash(int h) {
            // This function ensures that hashCodes that differ only by
            // constant multiples at each bit position have a bounded
            // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
            h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
            return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
        }
    
        /**
         * Returns index for hash code h.
         */
        static int indexFor(int h, int length) {
            return h & (length-1);
        }
    
     static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
            final K key;
            V value;
            Entry<K,V> next;
            final int hash;
    
            /**
             * Creates new entry.
             */
            Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
                value = v;
                next = n;
                key = k;
                hash = h;
            }
    
            public final K getKey() {
                return key;
            }
    
            public final V getValue() {
                return value;
            }
    
            public final V setValue(V newValue) {
    	    V oldValue = value;
                value = newValue;
                return oldValue;
            }
    
            public final boolean equals(Object o) {
                if (!(o instanceof Map.Entry))
                    return false;
                Map.Entry e = (Map.Entry)o;
                Object k1 = getKey();
                Object k2 = e.getKey();
                if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
                    Object v1 = getValue();
                    Object v2 = e.getValue();
                    if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
                        return true;
                }
                return false;
            }
    
            public final int hashCode() {
                return (key==null   ? 0 : key.hashCode()) ^
                       (value==null ? 0 : value.hashCode());
            }
    
            public final String toString() {
                return getKey() + "=" + getValue();
            }
    
            /**
             * This method is invoked whenever the value in an entry is
             * overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that‘s already
             * in the HashMap.
             */
            void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
            }
    
            /**
             * This method is invoked whenever the entry is
             * removed from the table.
             */
            void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
            }
        }
    

        我们知道Entry含有的属性是Value,Key,还有一只指向下一个指针Next。当系统决定存储 HashMap 中的 key-value 对时,完全没有考虑 Entry 中的 value,仅仅只是根据 key 来计算并决定每个 Entry 的存储位置。这也说明了前面的结论:我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属,当系统决定了 key 的存储位置之后,value 随之保存在那里即可

       技术分享

    2.Hash碰撞产生及解决

       Hashmap里面的bucket出现了单链表的形式,散列表要解决的一个问题就是散列值的冲突问题,通常是两种方法:链表法和开放地址法。链表法就是将相同hash值的对象组织成一个链表放在hash值对应的槽位;开放地址法是通过一个探测算法,当某个槽位已经被占据的情况下继续查找下一个可以使用的槽位。java.util.HashMap采用的链表法的方式,链表是单向链表。形成单链表的核心代码如下:

        void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    	Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
            table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
            if (size++ >= threshold)
                resize(2 * table.length);
        }
    

      

       上面方法的代码很简单,但其中包含了一个设计:系统总是将新添加的 Entry 对象放入 table 数组的 bucketIndex 索引处——如果 bucketIndex 索引处已经有了一个 Entry 对象,那新添加的 Entry 对象指向原有的 Entry 对象(产生一个 Entry 链),如果 bucketIndex 索引处没有 Entry 对象,也就是上面程序代码的 e 变量是 null,也就是新放入的 Entry 对象指向 null,也就是没有产生 Entry 链。 HashMap里面没有出现hash冲突时,没有形成单链表时,hashmap查找元素很快,get()方法能够直接定位到元素,但是出现单链表后,单个bucket 里存储的不是一个 Entry,而是一个 Entry 链,系统只能必须按顺序遍历每个 Entry,直到找到想搜索的 Entry 为止——如果恰好要搜索的 Entry 位于该 Entry 链的最末端(该 Entry 是最早放入该 bucket 中),那系统必须循环到最后才能找到该元素。

       通过上面可知如果多个hashCode()的值落到同一个桶内的时候,这些值是存储到一个链表中的。最坏的情况下,所有的key都映射到同一个桶中,这样hashmap就退化成了一个链表——查找时间从O(1)到O(n)。也就是说我们是通过链表的方式来解决这个Hash碰撞问题的。

    3.Hash碰撞性能分析

      

      Java 7:随着HashMap的大小的增长,get()方法的开销也越来越大。由于所有的记录都在同一个桶里的超长链表内,平均查询一条记录就需要遍历一半的列表。不过Java 8的表现要好许多!它是一个log的曲线,因此它的性能要好上好几个数量级。尽管有严重的哈希碰撞,已是最坏的情况了,但这个同样的基准测试在JDK8中的时间复杂度是O(logn)。单独来看JDK 8的曲线的话会更清楚,这是一个对数线性分布:

    4.Java8碰撞优化提升

       为什么会有这么大的性能提升,尽管这里用的是大O符号(大O描述的是渐近上界)?其实这个优化在JEP-180中已经提到了。如果某个桶中的记录过大的话(当前是TREEIFY_THRESHOLD = 8),HashMap会动态的使用一个专门的treemap实现来替换掉它。这样做的结果会更好,是O(logn),而不是糟糕的O(n)。它是如何工作的?前面产生冲突的那些KEY对应的记录只是简单的追加到一个链表后面,这些记录只能通过遍历来进行查找。但是超过这个阈值后HashMap开始将列表升级成一个二叉树,使用哈希值作为树的分支变量,如果两个哈希值不等,但指向同一个桶的话,较大的那个会插入到右子树里。如果哈希值相等,HashMap希望key值最好是实现了Comparable接口的,这样它可以按照顺序来进行插入。这对HashMap的key来说并不是必须的,不过如果实现了当然最好。如果没有实现这个接口,在出现严重的哈希碰撞的时候,你就并别指望能获得性能提升了。这个性能提升有什么用处?比方说恶意的程序,如果它知道我们用的是哈希算法,它可能会发送大量的请求,导致产生严重的哈希碰撞。然后不停的访问这些key就能显著的影响服务器的性能,这样就形成了一次拒绝服务攻击(DoS)。JDK 8中从O(n)到O(logn)的飞跃,可以有效地防止类似的攻击,同时也让HashMap性能的可预测性稍微增强了一些。

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  • hashmaphash碰撞问题

    2021-03-09 18:10:38
    碰撞的意思是计算得到的Hash值相同,需要放到同一个bucket中 Hashmap里面的bucket出现了单链表的形式,散列表要解决的一个问题就是散列值的冲突问题,通常是两种方法: 链表法和开放地址法。 链表法就是将相同hash值...

    碰撞的意思是计算得到的Hash值相同,需要放到同一个bucket中
    Hashmap里面的bucket出现了单链表的形式,散列表要解决的一个问题就是散列值的冲突问题,通常是两种方法:

    链表法和开放地址法。

    链表法就是将相同hash值的对象组织成一个链表放在hash值对应的槽位;
    开放地址法是通过一个探测算法,当某个槽位已经被占据的情况下继续查找下一个可以使用的槽位。

    01
    链表法

    HashMap采用的链表法的方式,链表是单向链表。形成单链表的核心代码如下:

    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
        if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);
    }
    

    1

    上面方法的代码很简单,但其中包含了一个设计:

    系统总是将新添加的 Entry 对象放入 table 数组的 bucket Index 索引处——如果 bucket Index 索引处已经有了一个 Entry 对象,那新添加的 Entry 对象指向原有的 Entry 对象(产生一个 Entry 链),如果 bucketIndex 索引处没有 Entry 对象,也就是上面程序代码的 e 变量是 null,也就是新放入的 Entry 对象指向 null,也就是没有产生 Entry 链。

    图片

    如果两个 Entry的 key的 hashCode()返回值相同,那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry的 key通过equals比较返回 true,新添加 Entry的 value将覆盖集合中原有 Entry的 value,但key不会覆盖。如果这两个 Entry的 key通过equals比较返回 false,新添加的 Entry将与集合中原有 Entry形成 Entry链,而且新添加的 Entry位于 Entry链的头部。

    图片

    HashMap里面没有出现hash冲突时,没有形成单链表时,hashmap查找元素很快,get()方法能够直接定位到元素,但是出现单链表后,单个bucket 里存储的不是一个 Entry,而是一个 Entry 链,系统只能必须按顺序遍历每个 Entry,直到找到想搜索的 Entry 为止——如果恰好要搜索的 Entry 位于该 Entry 链的最末端(该 Entry 是最早放入该 bucket 中),那系统必须循环到最后才能找到该元素。

    图片

    通过上面可知如果多个hashCode()的值落到同一个桶内的时候,这些值是存储到一个链表中的。最坏的情况下,所有的key都映射到同一个桶中,这样hashmap就退化成了一个链表——查找时间从O(1)到O(n)。也就是说我们是通过链表的方式来解决这个Hash碰撞问题的。

    02
    开放地址法

    当冲突发生时,使用某种探查技术在散列表中形成一个探查(测)序列。沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定的地址。
    按照形成探查序列的方法不同,可将开放定址法区分为线性探查法、二次探查法、双重散列法等。

    1
    下面给一个线性探查法的例子

    问题:已知一组关键字为(26,36,41,38,44,15,68,12,06,51),用除余法构造散列函数,用线性探查法解决冲突构造这组关键字的散列表。

    解答:为了减少冲突,通常令装填因子α由除余法因子是13的散列函数计算出的上述关键字序列的散列地址为(0,10,2,12,5,2,3,12,6,12)。

    前5个关键字插入时,其相应的地址均为开放地址,故将它们直接插入T[0],T[10),T[2],T[12]和T[5]中。

    图片

    当插入第6个关键字15时,其散列地址2(即h(15)=15%13=2)已被关键字41(15和41互为同义词)占用。故探查h1=(2+1)%13=3,此地址开放,所以将15放入T[3]中。

    当插入第7个关键字68时,其散列地址3已被非同义词15先占用,故将其插入到T[4]中。

    图片

    当插入第8个关键字12时,散列地址12已被同义词38占用,故探查hl=(12+1)%13=0,而T[0]亦被26占用,再探查h2=(12+2)%13=1,此地址开放,可将12插入其中。

    类似地,第9个关键字06直接插入T[6]中;而最后一个关键字51插人时,因探查的地址12,0,1,…,6均非空,故51插入T[7]中。

    2
    二次探查法

    二次探查法:如果发生冲突,那么记下这个冲突的位置为index,然后在加上固定步长,即index+step,找到这个位置,看一下是否仍然冲突,如果继续冲突,那么按照这个思路,继续加上固定步长

    Hash碰撞性能分析

    图片

    Java 7:随着HashMap的大小的增长,get()方法的开销也越来越大。由于所有的记录都在同一个桶里的超长链表内,平均查询一条记录就需要遍历一半的列表。
    Java 8对此进行了优化!它是一个log的曲线,因此它的性能要好上好几个数量级。尽管有严重的哈希碰撞,已是最坏的情况了,但这个同样的基准测试在JDK8中的时间复杂度是O(logn),单独来看JDK 8的曲线的话会更清楚,这是一个对数线性分布

    Java8碰撞优化提升

    如果某个桶中的记录过大的话(当前是TREEIFY_THRESHOLD = 8),HashMap会动态的使用一个专门的treemap实现来替换掉它。这样做的结果会更好,是O(logn),而不是糟糕的O(n)。

    3
    它是如何工作的?

    前面产生冲突的那些KEY对应的记录只是简单的追加到一个链表后面,这些记录只能通过遍历来进行查找。但是超过这个阈值后HashMap开始将列表升级成一个红黑树,使用哈希值作为树的分支变量,如果两个哈希值不等,但指向同一个桶的话,较大的那个会插入到右子树里。如果哈希值相等,HashMap希望key值最好是实现了Comparable接口的,这样它可以按照顺序来进行插入。这对HashMap的key来说并不是必须的,不过如果实现了当然最好。

    图片
    如果没有实现这个接口,在出现严重的哈希碰撞的时候,你就并别指望能获得性能提升了。这个性能提升有什么用处?

    比方说恶意的程序,如果它知道我们用的是哈希算法,它可能会发送大量的请求,导致产生严重的哈希碰撞。然后不停的访问这些key就能显著的影响服务器的性能,这样就形成了一次拒绝服务攻击(DoS)。JDK 8中从O(n)到O(logn)的飞跃,可以有效地防止类似的攻击,同时也让HashMap性能的可预测性稍微增强了一些。

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    拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替,而选择红黑树?为什么不一直使用红黑树?

    之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷,二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构(这就跟原来使用链表结构一样了,造成很深的问题),遍历查找会非常慢。而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋,右旋、变色这些操作来保持平衡,引入红黑树就是为了查找数据快,解决链表查询深度的问题,我们知道红黑树属于平衡二叉树,但是为了保持“平衡”是需要付出代价的,但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少,所以当长度大于8的时候,会使用红黑树,链表长度低于6,就把红黑树转回链表,因为根本不需要引入红黑树,引入反而会慢。

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    千次阅读 2018-08-13 07:41:34
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  • HashMap的实现原理及hash冲突(碰撞)解决方法

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    2020-10-22 10:16:07
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  • 经典问题之HashMap碰撞问题

    万次阅读 多人点赞 2018-07-24 12:56:58
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    千次阅读 2019-02-12 09:09:06
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    2020-11-17 17:53:58
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  • HashMap碰撞问题解析

    千次阅读 2019-04-18 15:40:22
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空空如也

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